La investigación no experimental es aquella que carece de la manipulación de una variable independiente, de la asignación aleatoria de los participantes a las condiciones u órdenes de condiciones, o de ambas.

En cierto sentido, es injusto definir colectivamente este amplio y diverso conjunto de enfoques por lo que no son. Pero hacerlo refleja el hecho de que la mayoría de los investigadores en psicología consideran que la distinción entre investigación experimental y no experimental es extremadamente importante.

Esta distinción se debe a que, aunque la investigación experimental puede proporcionar pruebas sólidas de que los cambios en una variable independiente causan diferencias en una variable dependiente, la investigación no experimental generalmente no puede hacerlo. Sin embargo, como veremos, esta incapacidad no significa que la investigación no experimental sea menos importante que la experimental o inferior a ella en ningún sentido general.

Cuándo utilizar la investigación no experimental

La investigación experimental es apropiada cuando el investigador tiene una pregunta de investigación específica o una hipótesis sobre una relación causal entre dos variables, y es posible, factible y ético manipular la variable independiente y asignar aleatoriamente a los participantes a condiciones o a órdenes de condiciones. Por lo tanto, es lógico que la investigación no experimental sea apropiada -incluso necesaria- cuando no se cumplen estas condiciones. Hay muchas maneras de preferir la investigación no experimental.

La pregunta o hipótesis de la investigación puede referirse a:

Una variable en lugar de a una relación estadística entre dos variables (por ejemplo, ¿cuál es la precisión de las primeras impresiones de las personas?)

Una relación estadística no causal entre variables (por ejemplo, ¿existe una correlación entre la inteligencia verbal y la inteligencia matemática?).

Relación causal, pero la variable independiente no puede manipularse o los participantes no pueden ser asignados aleatoriamente a condiciones u órdenes de condiciones (p. ej., ¿perjudica el daño al hipocampo de una persona la formación de rastros de memoria a largo plazo?)

Amplia y exploratoria, o puede tratar sobre cómo es una experiencia concreta (por ejemplo, ¿cómo es ser una madre trabajadora a la que se le ha diagnosticado una depresión?)

Elección entre los enfoques experimental y no experimental

Una vez más, la elección entre los enfoques experimental y no experimental suele estar dictada por la naturaleza de la pregunta de investigación. Si se trata de una relación causal e implica una variable independiente que puede manipularse, se suele preferir el enfoque experimental. En caso contrario, se prefiere el enfoque no experimental. Pero los dos enfoques también pueden utilizarse para abordar la misma pregunta de investigación de forma complementaria.

Por ejemplo, los estudios no experimentales que establecen que existe una relación entre ver televisión violenta y el comportamiento agresivo se han complementado con estudios experimentales que confirman que la relación es causal (Bushman y Huesmann, 2001). Asimismo, después de su estudio original, Milgram realizó experimentos para explorar los factores que afectan a la obediencia. Manipuló varias variables independientes, como la distancia entre el experimentador y el participante, el participante y el confederado, y el lugar del estudio (Milgram, 1974).

Tipos de investigación no experimental

La investigación no experimental se divide en tres grandes categorías: la investigación con una sola variable, la investigación correlacional y cuasi-experimental y la investigación cualitativa.

Investigación con una sola variable

En primer lugar, la investigación puede ser no experimental porque se centra en una sola variable y no en una relación estadística entre dos variables. Aunque no existe un término ampliamente compartido para este tipo de investigación, la llamaremos investigación de una sola variable. El estudio original de Milgram sobre la obediencia fue no experimental en este sentido.

Estaba interesado principalmente en una variable -la medida en que los participantes obedecían al investigador cuando éste les decía que dieran una descarga al confederado- y observó a todos los participantes realizando la misma tarea en las mismas condiciones. El estudio de Loftus y Pickrell descrito al principio de este capítulo es también un buen ejemplo de investigación con una sola variable.

La variable era si los participantes "recordaban" haber experimentado sucesos infantiles ligeramente traumáticos (por ejemplo, perderse en un centro comercial) que no habían experimentado realmente pero sobre los que la investigación les preguntaba repetidamente. En este estudio concreto, casi un tercio de los participantes "recordaba" al menos un suceso. (Al igual que el estudio original de Milgram, este estudio inspiró varios experimentos posteriores sobre los factores que afectan a los falsos recuerdos).

Investigación Correlacional

Como demuestran estos ejemplos, la investigación con una sola variable puede responder a preguntas interesantes e importantes. Lo que no puede hacer, sin embargo, es responder a preguntas sobre las relaciones estadísticas entre las variables. Este detalle es un punto que los investigadores principiantes a veces pasan por alto. Imaginemos, por ejemplo, un grupo de estudiantes de métodos de investigación interesados en la relación entre el hecho de que los niños sean víctimas de acoso escolar y la autoestima de los niños.

Lo primero que se les ocurriría a estos investigadores es obtener una muestra de estudiantes de secundaria que hayan sido víctimas de acoso y luego medir su autoestima. Pero este diseño sería un estudio de una sola variable con la autoestima como única variable. Aunque les diría a los investigadores algo sobre la autoestima de los niños que han sido acosados, no les diría lo que realmente quieren saber, que es cómo se compara la autoestima de los niños que han sido acosados con la autoestima de los niños que no lo han sido. ¿Es más baja? ¿Es la misma? ¿Podría ser incluso mayor? Para responder a esta pregunta, su muestra tendría que incluir también a estudiantes de secundaria que no han sido acosados, introduciendo así otra variable.

Investigación Cuasi Experimental

La investigación también puede ser no experimental porque se centra en una relación estadística entre dos variables, pero no incluye la manipulación de una variable independiente, la asignación aleatoria de los participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas cosas. Este tipo de investigación adopta dos formas básicas: la investigación correlacional y la investigación cuasi-experimental.

En la investigación correlacional, el investigador mide las dos variables de interés con poco o ningún intento de controlar las variables extrañas y luego evalúa la relación entre ellas. Un estudiante de métodos de investigación que averigua si cada uno de los estudiantes de secundaria ha sido víctima de acoso y luego mide la autoestima de cada uno de ellos está realizando una investigación correlacional.

En la investigación cuasi-experimental, el investigador manipula una variable independiente pero no asigna aleatoriamente a los participantes a condiciones u órdenes de condiciones. Por ejemplo, un investigador puede poner en marcha un programa antiacoso (un tipo de tratamiento) en una escuela y comparar la incidencia del acoso en esa escuela con la incidencia en una escuela similar que no tenga un programa antiacoso.

Investigación Cualitativa

La última forma en que la investigación puede ser no experimental es que puede ser cualitativa. Los tipos de investigación que hemos analizado hasta ahora son todos cuantitativos, refiriéndose al hecho de que los datos consisten en números que se analizan mediante técnicas estadísticas. En la investigación cualitativa, los datos suelen ser no numéricos y, por tanto, no pueden analizarse mediante técnicas estadísticas.

El estudio de Rosenhan sobre la experiencia de las personas en un pabellón psiquiátrico fue principalmente cualitativo. Los datos eran las notas tomadas por los "pseudopacientes" -las personas que fingían haber oído voces- junto con sus registros hospitalarios. El análisis de Rosenhan consiste principalmente en una descripción escrita de las experiencias de los pseudopacientes, apoyada por varios ejemplos concretos.

Para ilustrar la tendencia del personal del hospital a "despersonalizar" a sus pacientes, señaló: "Al ser admitidos, yo y otros pseudopacientes nos sometimos a los exámenes físicos iniciales en una sala semipública, donde los miembros del personal se dedicaban a sus propios asuntos como si no estuviéramos allí" (Rosenhan, 1973, p. 256). Los datos cualitativos tienen un conjunto separado de herramientas de análisis dependiendo de la pregunta de investigación. Por ejemplo, el análisis temático se centraría en los temas que surgen en los datos o el análisis de la conversación se centraría en la forma en que se dijeron las palabras en una entrevista o grupo de discusión.

Validez interna revisada

Recordemos que la validez interna es el grado en que el diseño de un estudio apoya la conclusión de que los cambios en la variable independiente causaron cualquier diferencia observada en la variable dependiente. La investigación experimental tiende a ser la más alta porque aborda los problemas de direccionalidad y de tercera variable mediante la manipulación y el control de variables extrañas a través de la asignación aleatoria. Si la puntuación media de la variable dependiente en un experimento difiere entre las condiciones, es muy probable que la variable independiente sea la responsable de esa diferencia.

Investigación Correlacional

La investigación correlacional es la más baja porque no aborda ninguno de los dos problemas. Si la puntuación media en la variable dependiente difiere entre los niveles de la variable independiente, podría ser que la variable independiente fuera la responsable, pero hay otras interpretaciones. En algunas situaciones, la dirección de la causalidad podría invertirse. En otras, podría haber una tercera variable que causara diferencias tanto en la variable independiente como en la dependiente. La investigación cuasi-experimental se encuentra en un punto intermedio porque la manipulación de la variable independiente resuelve algunos problemas, pero la falta de asignación aleatoria y control experimental no resuelve otros.

Imagínese, por ejemplo, que un investigador encuentra dos escuelas similares. Al respecto, pone en marcha un programa antiacoso en una de ellas. Luego encuentra menos incidentes de acoso en esa "escuela de tratamiento" que en la "escuela de control". No hay ningún problema de direccionalidad porque claramente el número de incidentes de acoso no determinó qué escuela recibió el programa. Sin embargo, la falta de asignación aleatoria de los niños a las escuelas podría significar que los estudiantes en la escuela de tratamiento difieren de los estudiantes en la escuela de control. Esto podría explicar la diferencia en la intimidación.

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Referencias Bibliográficas

Bushman, B. J., & Huesmann, L. R. (2001). Effects of televised violence on aggression. In D. Singer & J. Singer (Eds.), Handbook of children and the media (pp. 223–254). Thousand Oaks, CA: Sage.

Milgram, S. (1974). Obedience to authority: An experimental view. New York, NY: Harper & Row.

Rosenhan, D. L. (1973). On being sane in insane places. Science, 179, 250–258.

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La Investigación No Experimental

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